pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums) # 使用ReLU的情况下推荐的初始值 self.params = {} pre_channel_num = input_dim[0] for idx, conv_param in enumerate([conv_param_1, conv_param_2, conv_param_3, conv_param_4, conv_param_5, conv_param_6]): self.params['W' + str(idx+1)] = wight_init_scales[idx] * np.random.randn(conv_param['filter_num'], pre_channel_num, conv_param['filter_size'], conv_param['filter_size']) self.params['b' + str(idx+1)] = np.zeros(conv_param['filter_num']) pre_channel_num = conv_param['filter_num'] self.params['W7'] = wight_init_scales[6] * np.random.randn(64*4*4, hidden_size) self.params['b7'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W8'] = wight_init_scales[7] * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b8'] = np.zeros(output_size)

这段代码是用于构建一个卷积神经网络（CNN）的参数。其中`pre_node_nums`是每一层神经元个数的数组，`wight_init_scales`是每一层权重的初始值。在for循环中，根据给定的卷积参数，随机初始化每一层的权重和偏置。其中，`W`表示权重，`b`表示偏置，`filter_num`表示卷积核的数量，`filter_size`表示卷积核的大小。最后，构建出一个包含8个参数的字典`self.params`，其中`W7`和`b7`是连接第6个卷积层和全连接层的权重和偏置，`W8`和`b8`是全连接层的权重和偏置。

相关问题

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums)

这段代码是用来初始化神经网络中的权重参数的。其中，pre_node_nums表示每个层的输入节点数，wight_init_scales是一个数组，用来保存每个层的权重初始化比例。这里使用了Xavier初始化方法，通过设置不同层的节点数，可以让不同层的参数初始化比例不同，这有助于提高神经网络的训练效果。

#在 ______________完善代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt nums = np.arange(1,101) fig, axes = ____________ ax1 = ______________ ax2 = ______________ ax3 = ______________ ax4 = ______________ ax1.plot(nums, nums) ax2.plot(nums, -nums) ax3.plot(nums, nums**2) ax4.plot(nums, np.log(nums)) plt.savefig('pandas01.png')

可以使用 `plt.subplots()` 创建一个包含多个子图的画布，并返回每个子图的对象。这个函数可以接收两个参数，第一个参数是子图的行数，第二个参数是子图的列数。

完整代码如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

nums = np.arange(1,101) 
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6)) # 创建一个2x2的子图

ax1 = axes[0][0] # 第1个子图
ax2 = axes[0][1] # 第2个子图
ax3 = axes[1][0] # 第3个子图
ax4 = axes[1][1] # 第4个子图

ax1.plot(nums, nums) # 在第1个子图上画y=x的直线
ax2.plot(nums, -nums) # 在第2个子图上画y=-x的直线
ax3.plot(nums, nums**2) # 在第3个子图上画y=x^2的曲线
ax4.plot(nums, np.log(nums)) # 在第4个子图上画y=ln(x)的曲线

plt.savefig('pandas01.png') # 保存图片

其中 `figsize=(8, 6)` 表示整个画布的大小为 8x6（英寸），可以根据需要进行调整。